O Google quer que o Gemini, sua família de modelos de IA generativa, alimente os bancos de dados do seu aplicativo - em um sentido.
Em sua conferência anual Cloud Next em Las Vegas, o Google anunciou a prévia pública do Gemini in Databases, uma coleção de recursos fundamentados pelo Gemini para - como a empresa apresentou - 'simplificar todos os aspectos da jornada do banco de dados.' Em linguagem menos técnica, o Gemini in Databases é um pacote de ferramentas desenvolvidas com IA para desenvolvedores de clientes do Google Cloud que estão criando, monitorando e migrando bancos de dados de aplicativos.
Uma parte do Gemini in Databases é o Database Studio, um editor de linguagem de consulta estruturada (SQL), a linguagem usada para armazenar e processar dados em bancos de dados relacionais. Integrado ao console do Google Cloud, o Database Studio pode gerar, resumir e corrigir certos erros com o código SQL, diz o Google, além de oferecer sugestões gerais de codificação SQL por meio de uma interface semelhante a um chatbot.
Juntando-se ao Database Studio sob o guarda-chuva da marca Gemini in Databases está a migração assistida por IA via o Serviço de Migração de Dados de banco de dados existente do Google. Os modelos do Gemini do Google podem converter o código do banco de dados e fornecer explicações dessas mudanças junto com recomendações, de acordo com o Google.
Em outro lugar, no novo Centro de Dados do Google - mais um componente do Gemini in Databases - os usuários podem interagir com bancos de dados usando linguagem natural e podem gerenciar uma frota de bancos de dados com ferramentas para avaliar sua disponibilidade, segurança e conformidade com a privacidade. E caso algo dê errado, esses usuários podem pedir a um bot alimentado por Gemini para oferecer dicas de solução de problemas.
'Gemini in Databases permite que os clientes gerem facilmente SQL; além disso, eles podem agora gerenciar, otimizar e governar frotas inteiras de bancos de dados a partir de uma única interface; e, finalmente, acelerar a migração de bancos de dados com conversões de código assistidas por IA,' escreveu Andi Gutmans, GM de bancos de dados no Google Cloud, em uma postagem no blog compartilhada com o TechCrunch. 'Imagine poder fazer perguntas como 'Quais dos meus bancos de dados de produção na Ásia Oriental tiveram backups ausentes nas últimas 24 horas?' ou 'Quantos recursos PostgreSQL têm uma versão superior a 11?' e obter insights instantâneos sobre toda a sua frota de bancos de dados.'
Isso pressupõe, é claro, que os modelos Gemini não cometam erros de vez em quando - o que não é garantido.
Independentemente disso, o Google está avançando, levando o Gemini para o Looker, sua ferramenta de inteligência empresarial, também.
Lançando em prévia privada, o Gemini in Looker permite aos usuários 'conversar com seus dados empresariais', como o Google descreve em uma postagem no blog. Integrado ao Workspace, a suíte de ferramentas de produtividade empresarial do Google, o Gemini in Looker abrange recursos como análises conversacionais; geração de relatórios, visualizações e fórmulas; e geração automatizada de apresentações no Google Slide.
Estou curioso para ver se a geração de relatórios e apresentações do Gemini in Looker funciona de forma confiável. Os modelos de IA generativa não têm exatamente uma reputação de exatidão, afinal, o que poderia levar a erros embaraçosos, ou até mesmo críticos. Descobriremos à medida que o Cloud Next continuar durante a semana com sorte.
O Gemini in Databases poderia ser percebido como uma resposta, de certa forma, ao principal concorrente da Microsoft, o Copilot in Azure SQL Database, que trouxe IA generativa para o serviço de banco de dados em nuvem totalmente gerenciado existente da Microsoft. A Microsoft está buscando manter-se um passo à frente na incipiente corrida de bancos de dados impulsionados por IA e também trabalhou para construir IA generativa com o Azure Data Studio, o conjunto de ferramentas de gerenciamento e desenvolvimento de dados empresariais da empresa.
